銀行 AO PTT的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

利润绩效分析的三个议题

為了解決銀行 AO PTT的問題，作者陳翔 這樣論述：

在資料包絡分析(DEA)框架中，有兩種不同的方法來比較群體績效:metafrontier (Battese et al.， 2004, O 'Donnell et al. 2008)和群體績效測度(Camanho and Dyson, 2006)。元前沿可以通過將DMUs的成就分解為DMUs自身的管理(效率)和元前沿與dmu特定前沿(技術差距)之間的差異來評估DMUs的績效。Camanho和Dyson(2006)引入的組性能度量僅比較組特定領域內的性能，並使DMUs的內部低效與DMU所屬的組(或程式)相區別。在利潤績效方面，首先引入了具有元前沿的以利潤為導向的生產率指標，開發了一個元利潤生產

率指標來比較利潤生產率。進一步將該模型分解為技術效率變化、配置效率變化、技術變化和價格效應等要素，並測量了臺灣和中國大陸銀行的生產率差距和趨同性。此外，我們引入利潤變化模型(Grifelll-Tatje and Lovell, 1999, 2015)，結合群組績效測度(Camanho and Dyson, 2006)，通過分別考慮產量和價格效應，對兩個群組之間的利潤差異進行分解。為了實證研究，本研究使用31家臺灣銀行和50家中國城市銀行在2010-2014年期間對樣本銀行的盈利表現及其組成進行了測量。基於利潤分解模型，我們發現由於不同的規模，在DMUs之間比較利潤變化及其組成部分是不合理的。因

此，我們跟隨Ball等人(2010,2015)將利潤歸一化作為盈利績效指標，然後使用Grifelll-Tatje和Lovell(1999)引入的盈利分解模型（Grifelll-Tatje and Lovell，2015;P256-262)將可比利潤分解為各個組成部分。然而，在分解生產率效應時，我們更注重輸入和輸出的副作用，通過引入基於定向鬆弛的距離函數(Fare和Grosskopf, 2010a, 2010b)。在實證研究中，我們採用所提出的方法，在2010-2014年期間，使用43家中國銀行(包括國有銀行、股份制銀行和城市銀行)對利潤表現及其分解成分進行實證測量和比較。

DNA甲基化狀態與罹患大腸直腸癌關聯性之研究

為了解決銀行 AO PTT的問題，作者謝日富 這樣論述：

大腸直腸癌在台灣已是發生率排行第二名、死亡率排行第三名的重要癌症。大多數的大腸直腸癌是從腺瘤發展而來，這個發展的過程中包含遺傳物質改變和外遺傳修飾作用，而DNA甲基化則是外遺傳修飾作用中最被廣為討論的，所以，本研究的目的就是要探討DNA甲基化狀態與罹患大腸直腸癌的關係，總共選定了三個候選基因，分別是cyclin dependent kinase inhibitor 2A（CDKN2A）、human mutL homolog 1（MLH1）與O6-methylguanine-DNA methyltransferase（MGMT）。本研究的組織檢體是從三軍總醫院腫瘤銀行選取，甲基化狀態的分析則是

利用甲基－特定聚合酶連鎖反應來進行。結果發現腺癌組織的CDKN2A、MLH1和MGMT甲基化頻率是24%、16%和48%，有甲基化的組織會發展成癌症的風險則是13.7（95%信賴區間＝1.2-150.9）、0.9（95%信賴區間＝0.1-10.6）和10.4（95%信賴區間＝2.2-48.4）。因此，本研究結果顯示DNA甲基化與罹患大腸直腸癌有關且在致癌過程中扮演特定的角色。